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智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。
Visual Studio 重磅更新!擅长处理复杂任务的 GitHub Copilot “智能体模式”预览版上线
微软 Visual Studio 官方宣布,GitHub Copilot 智能体模式登陆 17.14 预览版。此模式可自主处理开发全流程,有确定上下文、建议命令等功能。还引入 MCP 服务器,支持连接外部工具,且更新将更频繁。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本,难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生,它是图文混排文档搜索基准集,含多语言、多领域数据,可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
把远程控制封装成MCP,这个国民神器发力了!
向日葵推出重要更新向日葵MCP,将远程控制能力封装成标准接口,让AI替用户远程操控电脑。它功能多样,配置简单,如智能检索设备、支持多种会话类型等,还能一站式搞定多种远程操作。
LLM时代的事件抽取:从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值,认为其未被削弱,应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等,还提出六大未来研究方向,指向将其演化为智能感知与记忆层。
Meta刚刚开源DINOv3,横扫60+任务,无标注封神!
今天凌晨,Meta开源视觉大模型DINOv3,采用自我监督学习,无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色,超越同类模型。还引入后处理优化策略,扩展应用场景,能适应多种部署环境。
一句话搞定多任务出行,高德用空间智能重新定义地图
高德地图推出业内首个专精“出行与生活”的智能体“小高老师”,依托时空感知多智能体协作系统ST - MAC,可满足复杂出行与生活需求。它重新定义地图,将出行与生活服务融合,引领行业体验深度竞争。
一篇综述:知识图谱的3种类型,6大推理任务
知识图谱(KGs)在认知智能系统中作用关键,知识图谱推理(KGR)能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务,介绍推理方法、应用,还指出KGR面临的挑战与机遇。
Codex龙虾化!推出手机远程控制,与Claude Code竞争白热化
OpenAI的Codex可手机远程控制,与Claude Code竞争白热化。它跨设备无缝同步,支撑体验的是安全中继层技术。个人开发者体验提升,企业级环境诉求也得到回应,还推出针对性扩展工具。
超长 Agent 任务如何不崩盘:Claude Code 上下文管理机制深度拆解。
文章深度拆解Claude Code上下文管理机制,包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统,还为长任务Agent开发者提供了管理启示。